機械学習エンジニア、ガバナンス機械学習プラットフォーム（欧州リモート）
EDB の Postgres ベース AI エージェントプラットフォーム向けに、ガバナンスに特化した機械学習基盤を構築します。 モデルサービング、評価、レッドチームテスト、継続的なモデル改善を主導します。
仕事内容
- サービング、評価、レッドチームテスト、継続的な改善を含むガバナンスモデル基盤を担当する
- Postgres を基盤とする次世代 AI エージェント基盤を開発する
- 低レイテンシのサービングシステム、評価パイプライン、モデルレジストリ機能を構築する
- 量子化と蒸留により推論レイテンシを 50 ミリ秒未満にする
- ドリフト監視、シャドーデプロイ、テレメトリからトレーニングへのパイプライン、モデル改善ワークフローを確立する
- レッドチームテスト向けの攻撃オーケストレーション、スコアカード、回帰テストスイート、CI ゲートを構築する
- 継続的な再トレーニング、監査証跡データセットのキュレーション、管理された自動ロールアウトのプロセスを開発する
応募要件
- LLM ベースまたはエージェント型システムの実務経験を含む、4～7 年の機械学習ソフトウェアエンジニアリング経験がある
- ML サービング、低レイテンシ推論、量子化または蒸留に関する本番環境での豊富な経験がある
- 評価パイプラインを構築し、モデルレジストリを扱った経験がある
- レッドチームまたは敵対的テスト用ハーネスを開発し、CI で管理された回帰テストスイートを構築した経験がある
- ドリフト監視とシャドーデプロイの経験がある
- SQL と PostgreSQL を自在に扱える
- セキュリティファーストの考え方を持ち、監査対象環境での経験がある
- 本番テレメトリまたは監査データから自動再トレーニングループを作成した経験があれば尚可
- Model Context Protocol（MCP）、ツールレジストリ、エージェントオーケストレーションパターンに関する知識があれば尚可
- C または Rust による Postgres 拡張機能の開発経験、または Postgres エコシステムへの貢献経験があれば尚可
福利厚生
- CuraLinc の健康・ウェルネス支援リソースを利用できる
- 2026 年 12 月まで Wellness Fridays を利用できる
- 地域別の福利厚生を受けられる。詳細は採用サイトと採用担当チームから案内される